作物アドバイザー「みのり」

アプリ名

　作物アドバイザー「みのり」

アプリの説明

　作物の画像を投入し、生育状況が順調か判定する
　　生育が順調な場合、今後必要となる作業を表示する
　　順調でない場合、その内容と対処方法を表示する
　　　例）特定の栄養が不足しているので、肥料を加える
　　　　　害虫が発生しているので、農薬散布する

Einstein・プラットフォームサービスの利用方法

●Einstein Vision
　・プロトタイプとして作物をトマトに限定し、
　　健康な成長の4段階、病気（うどんこ病）、害虫（アブラムシ）について学習させた
●Salesforce
　・カスタムオブジェクト「みのり」を作成し、作物の状態におけるアドバイスを格納
　・「作物診断」コンポーネントを作成し、画像をアップロードすると、
　　Einstein Visionの予測結果（ラベル）より「みのり」のレコードを取得し、
　　アドバイスを表示
　・アプリ「作物アドバイザー「みのり」」を作成し、「作物診断」と「みのり」を表示
　

アプリの使用方法

　・Salesforceの開発者環境にログインする
　・アプリケーションランチャーを選択し、「作物アドバイザー「みのり」」を選択する
　・「作物診断」より判定したい作物の画像をアップロードする

アプリの価値

　農業に詳しくない人でも作物を育てることができる

Challenges I ran into

　学習用の画像が集まらない、画像不足でトレーニングが失敗する

Accomplishments that I'm proud of

　成長の段階は大まかに判定できるようになったこと
　

What I learned

　Einstein Visionの大まかな使用方法　

What's next for 農作物アドバイザー

　・肥料・農薬・資材などの販売向けに使用する
　　機能をHPやLineなどに外出しし、
　　必要となった肥料や農薬のランキングと購入用リンクを表示し、購入サイトに誘導する
　・農家向けに使用する
　　作物の育成場所、植え付け時期、病・害虫の発生時期などのデータを蓄積し、
　　　不調になる前にアドバイスする
　　　作物の生育状況から収量を算出する
　　　使用した農薬などのデータの管理
　　　使用した農薬・資材などの費用管理
　　IoTを利用して、自動・定期的に画像を判定し、簡単な対応を自動で行う
　　　例）水の散布、よく使用する肥料の散布など

Built With

• einstein-vision
• salesforce